9.1 向量自回归理论 9.2 结构VAR(SVAR)模型的识别条件 9.3 VAR模型的检验 9.4 脉冲响应函数 9.5 方差分解 9.6 Johansen协整检验 9.7 向量误差修正模型(VEC)

最大间隔与支持向量机 支持向量回归 软间隔与正则化 核方法 统计学习理论简介

一、内积的定义和性质 二、向量的长度和性质 三、正交向量组的概念和求法 四、正交矩阵和正交变换 五、小结 思考题

向量空间 (Vector Space) 向量空间的基本概念 子空间 相关性、基和维度 (Independence, Basis and Dimension) 线性相关性 向量空间的基和维度 矩阵的列秩与行秩 (Column Rank and Row Rank of Matrices) 列空间的秩与行空间的秩 通过 Gauss−Jordan 消元法来求 A−1 解线性方程组 (II)(Solving Linear Equations(II)) 矩阵的秩 Ax = 0 的解 Ax = b 的解

线性代数课程介绍 (Introduction to Linear Algebra) 什么是线性代数 向量 (Vectors) 向量加法和数乘 向量长度和点积 矩阵 解线性方程组 (I)(Solving Linear Equations(I)) 线性方程组 解线性方程组的矩阵表示 矩阵 (Matrices) 矩阵的运算 分块矩阵 逆矩阵 转置矩阵和置换矩阵

第一节 空间直角坐标系与向量的概念 第二节 向量的点积与叉积 第三节 平面与直线 第四节 曲面与空间曲线 *第五节 矢量函数的微积分

• Lecture 1 知识点回顾 • 神经概率语言模型(Bengio 2003) • Word2vec (Mikolov 2013) • (CBOW & Skip-gram) * (HS & NEG) • 词向量的评价方法 • Softmax分类模型(原PPT乱入) • 词向量的应用场景

在第一章网络图论中已得到KCL、KVL矩阵方程 AI=0、V=ATEn 其中A为降阶关联矩阵,为支路电流列向量,V为支路电压 列向量,E为节点电压列向量

• 向量空间的定义 • 向量空间的基与维数 • 坐标及坐标变换 • 小结

一、 向量的内积与长度 二、 正交向量组 三、 施密特正交化方法 四、 正交矩阵 五、 小结